(Note H1B Visa is a technical term and generally not translated in Italian)

it is a technical term.

Introduzione

Il programma di visto H1B apre le porte a individui altamente qualificati provenienti da tutto il mondo per portare la loro competenza negli Stati Uniti. Ogni anno migliaia di professionisti talentuosi entrano negli Stati Uniti attraverso questo programma, contribuendo a varie industrie e guidando l’innovazione. Tuffiamoci nel mondo affascinante dei dati del visto H1B dell’Ufficio per la Certificazione del Lavoro Straniero (OFLC) ed esploriamo le storie dietro i numeri. Questo articolo rivela l’analisi dei dati del visto H1B e otteniamo informazioni e storie interessanti dai dati. Attraverso l’ingegneria delle caratteristiche, miglioriamo il dataset con informazioni aggiuntive da fonti esterne. Utilizziamo la meticolosa manipolazione di dati per organizzare i dati in modo da poterli comprendere e analizzare meglio. Infine, le visualizzazioni dei dati rivelano tendenze affascinanti e insight inediti sui lavoratori qualificati negli Stati Uniti tra gli anni 2014 e 2016.

1. Esplorare e analizzare i dati del visto H1B dell’Ufficio per la Certificazione del Lavoro Straniero (OFLC) e comprendere la sua importanza nel richiamare lavoratori stranieri altamente qualificati negli Stati Uniti.
2. Apprendere il processo di pre-elaborazione dei dati, inclusa la pulizia dei dati, l’ingegneria delle caratteristiche e le tecniche di trasformazione dei dati.
3. Esaminare ed analizzare le percentuali di accettazione e rifiuto delle domande di visto H1B che potenzialmente influenzano queste percentuali.
4. Acquisire familiarità con le tecniche di visualizzazione dei dati per presentare e comunicare efficacemente i risultati.

Nota:🔗 Trovate il codice completo e il dataset per questa analisi su Kaggle per esplorare l’intero processo e il codice dietro l’analisi: Analisi H1B su Kaggle

Questo articolo è stato pubblicato come parte del Data Science Blogathon.

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Cos’è il visto H1B?

Il programma di visto H1B è un elemento chiave della politica di immigrazione degli Stati Uniti, mirato a richiamare lavoratori stranieri altamente qualificati per occupare posizioni specializzate in varie industrie. Affronta la carenza di competenze, promuove l’innovazione e guida la crescita economica.

Per ottenere un visto H1B, una persona deve seguire questi passaggi chiave:

1. Trovare un datore di lavoro statunitense disposto a sponsorizzare il visto.
2. Il datore di lavoro presenta una petizione H1B con l’USCIS per conto del lavoratore straniero.
3. Il petizione è soggetta a un limite annuale e può essere oggetto di una lotteria se ci sono più domande di posti disponibili.
4. Se selezionato, l’USCIS valuta la petizione per l’ammissibilità e la conformità.
5. Se approvato, il lavoratore straniero può ottenere il visto H1B e iniziare a lavorare per il datore di lavoro sponsorizzante negli Stati Uniti.

Il processo prevede il soddisfacimento di requisiti specifici, come il possesso di una laurea triennale o equivalente, e la navigazione di ulteriori considerazioni, come le determinazioni del salario prevalente e la documentazione del rapporto tra datore di lavoro e dipendente. La conformità e la preparazione accurata sono cruciali per una richiesta di visto H1B di successo.

Dataset

• I dataset combinati del 2014, 2015 e 2016 forniti dall’Ufficio per la Certificazione del Lavoro Straniero (OFLC) per il programma di visto H1B includono colonne come Numero di caso, Stato del caso, Nome del datore di lavoro, Città del datore di lavoro, Stato del datore di lavoro, Titolo di lavoro, Codice SOC, Nome SOC, Tasso di salario, Unità di salario, Salario prevalente, Fonte del salario prevalente, Anno, ecc.
• Queste colonne forniscono informazioni essenziali sulle domande di visto H1B, inclusi i dettagli del caso, le informazioni sul datore di lavoro, i titoli di lavoro, i tassi di salario e i dati sul salario prevalente.
• Utilizzare il dataset e la disposizione dei dati direttamente dal sito ufficiale del OFLC al seguente link https://www.foreignlaborcert.doleta.gov/performancedata.cfm per una comprensione completa di tutte le colonne disponibili e le loro descrizioni.

Pre-elaborazione

Unitevi a me in un affascinante viaggio di trasformazione dei dati! Converto il file xlsx in CSV, rinomino le colonne per coerenza poiché ogni colonna contiene gli stessi dati ma ha nomi diversi in ciascun anno, e combino tre anni di dati. Il risultato? Un vasto dataset con 1.786.160 righe e 17 colonne.

Ingegneria delle caratteristiche

• Migliorato il dataset creando una colonna di periodo di impiego basata sulle date di inizio e fine.
• Calcolato la durata in giorni sottraendo la data di fine dalla data di inizio.
• Rimosse le righe con valori negativi, poiché un periodo di impiego negativo è logicamente impossibile.
• Convertito la durata in mesi dividendo per 30,44, che rappresenta il numero medio di giorni in un mese per quattro anni. Questo approccio garantisce una stima accurata, tenendo conto degli anni bisestili.
• Gestito i valori mancanti sostituendo le voci nulle con 0.

# convertire le colonne di data in formato datetime e assegnare nan ai dati non validi
final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_START_DATE'] = pd.to_datetime(final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_START_DATE'], errors='coerce')
final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_END_DATE'] = pd.to_datetime(final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_END_DATE'], errors='coerce')

# sottrarre LCA_CASE_EMPLOYMENT_END_DATE da LCA_CASE_EMPLOYMENT_START_DATE per trovare il periodo di lavoro
LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD=final_df["LCA_CASE_EMPLOYMENT_END_DATE"]-final_df["LCA_CASE_EMPLOYMENT_START_DATE"]

# creare una nuova colonna con il valore LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD
final_df.insert(7, 'LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD', LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD)

# convertire LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD in formato giorni 
final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD'] = final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD'].dt.days

# eliminare il valore outlier, ovvero i giorni di lavoro inferiori a 0
final_df = final_df[final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD'] > 0]
final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD'].describe()

# il periodo di lavoro viene convertito in mesi
final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD'] = (round(final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD'] / 30.44))

# riempire i valori mancanti con 0 e convertire il tipo di colonna in int
final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD']=final_df['LCA_CASE_EMPLOYMENT_PERIOD'].fillna(0).astype(int)

• Ho determinato il settore di ogni datore di lavoro estraendo le prime due cifre dal codice NAICS fornito.
• Ho scaricato i dati del codice NAICS e del settore online per ottenere le informazioni di settore corrispondenti.
• Ho creato una nuova colonna chiamata EMPLOYER_SECTOR, mappando il codice di base di ogni datore di lavoro al rispettivo settore.

# Convertire la colonna LCA_CASE_NAICS_CODE in tipo di dati stringa
final_df['LCA_CASE_NAICS_CODE'] = final_df['LCA_CASE_NAICS_CODE'].astype(str)

# Estrarre le prime due cifre di ogni valore di stringa
final_df['LCA_CASE_NAICS_CODE'] = final_df['LCA_CASE_NAICS_CODE'].str[:2]

# leggere i dati NAICS per verificare e creare una nuova colonna per il settore del datore di lavoro
NAICS_data=pd.read_csv("/kaggle/input/h1b-visa/NAICS_data.csv")
NAICS_data.head()

# loop attraverso tutti i NAICS in naics_unique_values
for i in naics_unique_values:
    
    try:
        # supponendo che il dataframe sia chiamato 'df'
        NAICS_data_code = NAICS_data.loc[NAICS_data['NAICS_CODE'] == i, 'NAICS_TITLE'].iloc[0]
    
    except:
        #se non c'è un indice con il codice soc particolare, il nome dell'occupazione sarà nullo
        NAICS_data_code = "Unknown"

    # creare una maschera booleana per le condizioni
    mask = (final_df['LCA_CASE_NAICS_CODE'] == i)

    # aggiornare la colonna LCA_CASE_SOC_NAME per le righe filtrate
    final_df.loc[mask, 'EMPLOYER_SECTOR'] = NAICS_data_code

• Inoltre, ho estratto le informazioni sull’anno dal campo LCA_CASE_SUBMIT, creando una colonna dedicata all’anno. Ciò semplifica l’analisi dei dati e consente comode informazioni basate sull’anno.

# estrarre la componente dell'anno dalla colonna datetime LCA_CASE_SUBMIT e conservarla in una nuova colonna year
final_df['year'] = final_df['LCA_CASE_SUBMIT'].dt.year

Trasformazione dei dati

• Ho eseguito una serie di trasformazioni dei dati per affinare il dataset. I duplicati sono stati rimossi, assicurando record puliti e unici.
• Ho preprocessato la colonna LCA_CASE_SOC_CODE rimuovendo i caratteri speciali in ogni riga.

# rimuovere i numeri dopo il "." nel campo 'LCA_CASE_SOC_CODE'
final_df['LCA_CASE_SOC_CODE'] = final_df['LCA_CASE_SOC_CODE'].astype(str).apply(lambda x: x.split('.')[0])

# funzione per correggere LCA_CASE_SOC_CODE

def preprocess_column(column):
    pattern = r"^\d{2}-\d{4}$"  # pattern regex per il formato "XX-XXXX"

    def preprocess_value(value):

        if ("-" not in value) and len(value) < 6:
            cleaned_value=np.nan
            
        elif "-" in value :
            value=value.replace('-','')
            cleaned_value=value[0:2]+"-"+value[2:6]
            if len(cleaned_value) != 7:
                cleaned_value=np.nan
            
        elif ("-" not in value) and len(value) > 5:
            value=value.replace('/', '')
            cleaned_value=value[0:2]+"-"+value[2:6]

        return cleaned_value

    cleaned_column = column.apply(lambda x: np.nan if pd.isna(x) else (x if re.search(pattern, str(x)) else preprocess_value(x)))
    return cleaned_column

final_df["LCA_CASE_SOC_CODE"] = preprocess_column(final_df["LCA_CASE_SOC_CODE"])

# Sostituire i valori nella colonna 'LCA_CASE_WAGE_RATE_FROM'

# definire una funzione personalizzata per preprocessare la colonna wage_rate
def preprocess_wage_rate(cell_value):
    if isinstance(cell_value, float):
        return cell_value
    elif '-' in cell_value:
        return cell_value.split('-')[0].strip()
    else:
        return cell_value

# applicare la funzione personalizzata alla colonna wage_rate
final_df['LCA_CASE_WAGE_RATE_FROM'] = final_df['LCA_CASE_WAGE_RATE_FROM'].apply(lambda x: preprocess_wage_rate(x))

• Al posto di eliminare i valori null nella colonna LCA_CASE_SOC_NAME, ho estratto il codice SOC e il nome da “https://www.bls.gov/oes/current/oes_stru.htm#29-0000” e ho creato un file CSV. Successivamente ho utilizzato questo file CSV per imputare i valori null in LCA_CASE_SOC_NAME.

# inizializza il webdriver
driver = webdriver.Chrome()

# vai alla pagina web
driver.get('https://www.bls.gov/oes/current/oes_stru.htm#29-0000')

# trova tutti gli elementi li
li_elements = driver.find_elements("xpath","//li")

# crea una lista vuota per memorizzare i dati
data = []

# loop attraverso gli elementi li
for li in li_elements:
    text = li.text
    if "-" in text:
        # usa le espressioni regolari per estrarre il codice SOC e il nome dell'occupazione
        words = text.split()
        soc=words[0]
        
        name = (" ".join(words[1::])).replace('"', '').strip()

        name_list=(words[1::])
        if "-" in name:
            for i, word in enumerate(name_list):
                if ("-" in word) and (len(word) > 1):
                    name =(' '.join(name_list[:i])).replace('"', '').strip()
                    break

        data.append({'Codice SOC': soc, 'Nome Occupazione': name})

# chiudi il webdriver
driver.quit()

# crea il dataframe
occupation_data = pd.DataFrame(data)

# salva il dataframe come CSV
occupation_data.to_csv('occupations.csv', index=False)

Spiegazione

• La colonna ‘LCA_CASE_WAGE_RATE_FROM’ nel dataset aveva tariffe salariali espresse in varie unità, che dovevano essere standardizzate per un’analisi coerente.
• Per ottenere la standardizzazione, ho convertito le tariffe salariali in un valore annuo uniforme. Ciò ha comportato la moltiplicazione delle tariffe per fattori specifici a seconda delle loro unità originali.
• Ad esempio, le tariffe mensili sono state moltiplicate per 12 per tener conto del numero di mesi in un anno. Allo stesso modo, le tariffe settimanali sono state moltiplicate per 52 (il numero di settimane in un anno), e le tariffe quindicinali sono state moltiplicate per 26 (assumendo 26 periodi quindicinali in un anno).
• Gestire le tariffe orarie ha richiesto di considerare se la posizione fosse a tempo pieno o meno. Per le posizioni contrassegnate come a tempo pieno (‘FULL_TIME_POS’ = ‘Y’), ho moltiplicato la tariffa oraria per 40 ore a settimana e 52 settimane in un anno.
• Per le posizioni non a tempo pieno (‘FULL_TIME_POS’ = ‘N’), ho utilizzato 35 ore a settimana e 52 settimane in un anno come base per il calcolo della tariffa annuale.
• Dopo aver eseguito i calcoli necessari, le unità nella colonna ‘LCA_CASE_WAGE_RATE_FROM’ sono state sostituite con ‘Anno’ per riflettere la rappresentazione standardizzata delle tariffe salariali su base annua.
• Questa standardizzazione consente confronti significativi e analisi delle tariffe salariali in diverse posizioni e categorie all’interno del dataset.
• Per pulire la colonna LCA_CASE_SOC_NAME, ho convertito tutti i dati in minuscolo e forma singolare se finivano con ‘s’.
• Per facilitare la comprensione, ho diviso i valori della colonna LCA_CASE_WAGE_RATE_FROM per 1000 per rappresentare le tariffe salariali in migliaia. Le righe con valori salariali negativi sono state rimosse in quanto non sono validi.

Sinossi

• Inoltre, ho utilizzato il metodo IQR per eliminare gli outlier nei quantili 0,1 e 0,99 per garantire un’analisi accurata.
• I valori “INVALIDATED” e “REJECTED” nella colonna ‘STATUS’ sono stati sostituiti con “DENIED”. Ciò semplifica la rappresentazione delle domande di visto H1B negate, poiché sia “INVALIDATED” che “REJECTED” si riferiscono a domande che sono state negate e garantisce la coerenza utilizzando una singola etichetta, “DENIED”, per tutte le domande di visto H1B negate nel dataset.
• Le colonne non necessarie, tra cui “LCA_CASE_EMPLOYMENT_START_DATE”, “LCA_CASE_EMPLOYMENT_END_DATE”, “LCA_CASE_WAGE_RATE_UNIT”, “FULL_TIME_POS” e “LCA_CASE_NAICS_CODE”, sono state rimosse, semplificando il dataset e migliorando la chiarezza.
• I dati sono ora raffinati e pronti per una esplorazione approfondita.

Analisi

Qual è il numero totale di domande di visto H-1B? Qual è il tasso di crescita delle domande negli ultimi tre anni?

Tra il 2014 e il 2015, il numero di domande di visto H1B è aumentato drasticamente, crescendo del 17,7%. Individui qualificati provenienti da tutto il mondo erano desiderosi di cogliere opportunità negli Stati Uniti. Tuttavia, le cose hanno preso una piega inaspettata nel 2016 quando si è verificato un improvviso calo del 9% nelle domande. Questa diminuzione ci ha fatto chiedere: cosa ha causato questo cambiamento significativo?

Cosa ha causato il brusco abbassamento del tasso di domanda? È dovuto a un aumento delle tassi di rifiuto o altri fattori hanno contribuito a questa declinazione?

Sorprendentemente, il tasso di rifiuto del visto è diminuito significativamente dal 5,41% al 3,4% negli anni. D’altra parte, il tasso di accettazione è aumentato costantemente ogni anno. Ciò potrebbe anche suggerire che i datori di lavoro sono diventati più abili nell’inviare domande solide, riducendo così il tasso di rifiuto.

La diminuzione del tasso di rifiuto riflette una tendenza positiva e significa un ambiente più favorevole per i richiedenti il visto H1B. L’aumento del tasso di accettazione indica una crescente richiesta di lavoratori stranieri altamente qualificati negli Stati Uniti.

Queste tendenze positive potrebbero essere attribuite agli sforzi del governo degli Stati Uniti per favorire un ambiente accogliente per gli immigrati qualificati. Il governo potrebbe aver implementato politiche più favorevoli, semplificando il processo di visto e rimuovendo barriere superflue. Ciò, a sua volta, ha probabilmente contribuito alla diminuzione del tasso di rifiuto. Pertanto, la diminuzione delle domande non può essere attribuita esclusivamente a un tasso di rifiuto più elevato.

Quali sono i settori principali per le domande di visto H1B?

Dopo aver condotto la nostra analisi, abbiamo scoperto che una parte significativa delle domande di visto H1B, circa il 72,4%, riguarda i settori dei servizi professionali, scientifici e tecnici. Questo settore comprende vari campi, tra cui la programmazione informatica, la ricerca scientifica, l’ingegneria e i servizi di consulenza. L’aumento delle domande sta alimentando la domanda di professionisti altamente qualificati in questi settori, data la specializzazione e la conoscenza richiesta.

Inoltre, le grandi aziende influenzano attivamente l’aumento delle sponsorizzazioni di visto H1B per i propri dipendenti, all’interno dei settori dei servizi professionali, scientifici e tecnici. Queste aziende si affidano a lavoratori altamente qualificati per mantenere il loro vantaggio competitivo e sostenere la crescita del settore.

Quali sono i 10 migliori datori di lavoro con il maggior numero di domande di visto H1B, e in quale settore appartengono?

In base all’analisi completa, abbiamo scoperto che i settori dei servizi professionali, scientifici e tecnici sono detenuti da 9 dei primi 10 datori di lavoro con il maggior numero di domande di visto H1B. Conosciuto per la sua domanda costante di professionisti altamente qualificati e comprende campi diversi come la programmazione informatica, la ricerca scientifica, l’ingegneria e i servizi di consulenza.

Infosys si distingue come il principale datore di lavoro, con un incredibile numero di 82.271 domande approvate e il minor numero di domande rifiutate tra i primi 10 datori di lavoro. Questa dominanza nel conteggio delle domande di visto H1B supera i numeri combinati del secondo classificato TCS e del terzo classificato Wipro.

La prestazione eccezionale di Infosys nel processo di domanda di visto H1B solleva questioni intriganti sull’approccio dell’azienda e sui ruoli di lavoro specifici per cui sta reclutando.

Quanto impatto hanno i primi 10 datori di lavoro sulla distribuzione delle posizioni di lavoro per i visti H1B?

Dopo aver analizzato i dati, abbiamo creato un grafico per rappresentare visivamente il contributo dei primi 10 datori di lavoro che sponsorizzano il visto H1B per le prime 10 posizioni di lavoro. Gli altri datori di lavoro sono stati raggruppati come “altri datori di lavoro”. Il grafico evidenzia che, mentre “altri datori di lavoro” detengono una parte sostanziale, i primi 10 datori di lavoro hanno avuto un impatto significativo sulle prime 10 posizioni di lavoro.

Ad esempio, Infosys ha giocato un ruolo importante nella posizione di analista dei sistemi informatici, mentre Microsoft ha dato un notevole contributo alla posizione di sviluppatori di software, applicazioni. Allo stesso modo, IBM ha influenzato in modo significativo la posizione di programmatore informatico, applicazioni.

Questo grafico sottolinea l’influenza significativa dei primi 10 datori di lavoro nel processo di richiesta del visto H1B e nelle posizioni di lavoro specifiche.

In che misura l’intervallo di salario influisce sull’approvazione o il rifiuto delle domande di visto H1B per le posizioni di lavoro?

Dopo aver condotto l’analisi dei dati, abbiamo visto che non c’è una correlazione significativa tra l’intervallo di salario e lo stato della domanda. L’osservazione è valida sia per le prime 10 posizioni di lavoro accettate che negate, avevano lo stesso intervallo di salario.

Per acquisire ulteriori informazioni sulla relazione tra lo stato della domanda e l’intervallo di salario, abbiamo diviso l’intervallo di salario in quattro quartili: salario basso, medio, sopra la media e salario più alto. Abbiamo quindi analizzato i dati per ogni categoria. I risultati rivelano che la maggior parte delle domande di visto H1B approvate rientravano nelle categorie di intervallo di salario basso (Q1) e medio (Q2).

Le categorie di intervallo di salario basso (Q1) e medio (Q2) comprendevano la maggior parte delle domande di visto H1B approvate. Tuttavia, non sono stati riscontrati trend chiari tra l’intervallo di salario e lo stato della domanda. Altri fattori oltre al salario hanno avuto un ruolo significativo nel determinare l’esito delle domande di visto H1B.

Quindi, la durata dell’impiego influenza la decisione sulla domanda di visto H1B?

Analizzando i dati, abbiamo scoperto che non vi era una correlazione sostanziale tra il periodo di impiego e la decisione del visto. Sorprendentemente, sia le posizioni lavorative con il maggior numero di approvazioni che quelle con il maggior numero di rifiuti hanno mostrato un periodo di impiego medio di 33 mesi. La durata dell’impiego non sembra essere un fattore determinante nel processo decisionale del visto.

Abbiamo diviso i richiedenti in 2 gruppi in base alla durata media del loro periodo di impiego: inferiore a 33 mesi e superiore a 33 mesi.

Nonostante un’analisi approfondita, non siamo riusciti a identificare una tendenza riguardo al periodo di impiego e la sua influenza sull’esito delle domande di visto H1B. L’assenza di un modello distinguibile suggerisce che la durata dell’impiego potrebbe non aver svolto un ruolo determinante.

Ci sono tendenze o pattern nella distribuzione geografica dei lavoratori H1B Visa?

Ta-da! finalmente, i dati, nella loro infinita saggezza, ci hanno dato un high-five virtuale, confermando che avevamo ragione.

Diventa evidente che specifici stati degli Stati Uniti esibiscono una maggiore concentrazione di datori di lavoro che hanno richiesto visti H1B. In particolare, Texas, California e New Jersey emergono come i primi tre stati con il maggior numero di datori di lavoro, rappresentando circa 684.118 richieste combinate. Questa osservazione suggerisce che questi stati probabilmente sperimentano una domanda crescente di lavoratori qualificati, attirando un numero maggiore di datori di lavoro a cercare visti H1B.

L’analisi scopre hotspot distinti in tutti gli Stati Uniti in cui la maggior parte dei datori di lavoro H1B sono disponibili. Queste regioni sono indicative di aree con una domanda significativa per professionisti qualificati.

Conclusione

In conclusione, questo blog approfondisce la significatività dei dati dei visti H1B dall’OFLC, fornendo una completa esplorazione del suo ruolo nell’attrarre lavoratori stranieri qualificati negli Stati Uniti. L’articolo si concentra su diverse tecniche di pre-elaborazione dei dati, tra cui pulizia, engineering delle caratteristiche e trasformazione, per garantire un’analisi accurata. Attraverso un esame dei tassi di accettazione e rifiuto dei visti H1B, il blog scopre fattori influenti che impattano questi tassi, presentando preziosi insights attraverso la visualizzazione dei dati.

Concetti chiave

• Le posizioni di lavoro e le designazioni sono fattori cruciali per determinare il successo del visto H1B. Lo sviluppo di competenze tecniche in campi ad alta domanda come la programmazione e l’ingegneria migliora le possibilità di ottenere un lavoro con visto H1B.
• California, Texas e New Jersey sono i primi stati per le richieste di visto H1B, offrendo opportunità abbondanti grazie alla presenza di aziende leader in diverse industrie.
• Presta attenzione ai datori di lavoro influenti all’interno del dataset, come Infosys e Tata Consultancy Services, poiché allineare gli sforzi con queste giganti dell’industria può aumentare significativamente il percorso del visto H1B.

Dotandoti delle giuste competenze, adottando un approccio mirato agli stati e ai datori di lavoro e abbracciando le possibilità che si presentano, puoi intraprendere con fiducia il tuo viaggio con il visto H1B e prosperare in un mondo che apprezza i tuoi talenti.

Domande frequenti

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